島津製作所は，11月5日に「細胞観察サポートWebアプリケーションCell Pocket」を発売した。実験データである細胞画像の共有を実現し，AIが細胞の数量・面積などを高速・高精度で算出する，細胞培養ラボ向けデータ管理・解析ソフトウェア。ラボやオフィスのパソコンに点在していた画像データを培養条件などと紐づけて保管でき，同社独自のAIによる画像解析機能が培養状態の観察業務を支援する。「細胞観察サポートWebアプリケーションCell Pocket」は，大量の画像情報の効率的な管理および煩雑な観察業務の省力化によって「細胞培養ラボにおける働き方改革」を実現する。

細胞培養ラボでは培養状態の正常／異常を作業者が目視で判定したり，観察対象の細胞の数やコロニーの面積を計算したりといった煩雑な業務が不可欠である。細胞画像専用の解析ソフトウェアは存在するものの，解析条件の設定は複雑な上に専門知識や経験が求められる。そのため経験者以外には使いこなせず，観察業務が属人的になりがちであった。近年はソフトにAIによる画像解析技術が搭載されるようになったものの，「大量の教師データ収集の難しさ」「深層学習の解析結果への信頼性」といった点が課題であった。

今回開発した「Cell Pocket」では，同社の独自技術（特許出願中）によって，AIがわずか数十枚の画像を学習しただけで高速・高精度の画像解析が可能となる。「細胞の個数」「コロニーの増殖速度」「細胞異常の面積比率」などといった細胞培養の現場に即した様々な定量情報の算出を実現した。また，AIが学習した後の解析精度を検証する機能も搭載しており，深層学習技術に対する信頼性もユーザー自身で確認できる。

島津製作所の細胞事業開発室は，これまでに細胞培地分析プラットフォーム「C2MAP（シーツ―マップ）システム」や細胞コロニーピッキング装置「CELL PICKER」などの開発を通じて，細胞培養関連の業務効率化を図ってきた。今後は効率化に留まらず，各種装置に画像解析技術を組み合わせることにより，培養する細胞の品質管理に資するシステムの開発を目指す。

●新製品の特長

1. AI（深層学習）による高速・高精度な解析
搭載AIがユーザー保有の細胞画像データを学習する。学習後には条件設定なしで熟練作業者並みの解析が可能。解析速度は1画像当たり0.1～数秒となる。細胞観察業務から属人性を排除して，培養状態の判断に定量化・均一化をもたらす。

2. 画像データの簡単な管理・共有
ラボやオフィスに点在する細胞画像データを集約し，最大登録ユーザー20人が共有・管理できる。細胞種や培地といった条件ごとの一覧表示が可能で，アップロードした画像の管理がスムーズとなる。

3. 深層学習の信頼性を担保する検証機能
「ユーザー保有の画像情報を基にした深層学習」「深層学習の成果の評価」という2機能をセットで搭載することで，AIによる画像解析の精度をユーザー自身で確認できる。

「細胞観察サポートWebアプリケーションCell Pocket」利用の流れ

「細胞観察サポートWebアプリケーションCell Pocket」画面

詳しい製品説明についてはこちら
https://www.an.shimadzu.co.jp/bio/cell/cellpocket/index.htm